经典的排序算法java实现版

 /**
  *
  * @author yuzhiping
  * @version 1.0
  * 功能说明:计算机领域经典的算法
  *
  */
 public class sortAlgorithm<T extends Comparable<T>> {

     //交换索引i和索引j的值
     private void swap(T [] data ,int i,int j){
         T tmp;
         tmp=data[i];
         data[i]=data[j];
         data[j]=tmp;
     }

     //-----堆排序 时间复杂度O(nlogn)-----

     public void heapSort(T [] data){
         int arrayLength=data.length;
         //循环件堆
         for(int i=0;i<arrayLength-1;i++){
             // 建堆
             builMaxdHeap(data, arrayLength - 1 - i);
             // 交换堆顶和最后一个元素
             swap(data, 0, arrayLength - 1 - i);

         }
     }

     // 对data数组从0到lastIndex建大顶堆
     private void builMaxdHeap(T[] data, int lastIndex) {
         // 从lastIndex处节点（最后一个节点）的父节点开始
         for (int i = (lastIndex - 1) / 2; i >= 0; i--) {
             // k保存当前正在判断的节点
             int k = i;
             // 如果当前k节点的子节点存在
             while (k * 2 + 1 <= lastIndex) {
                 // k节点的左子节点的索引
                 int biggerIndex = 2 * k + 1;
                 // 如果biggerIndex小于lastIndex，即biggerIndex + 1
                 // 代表的k节点的右子节点存在
                 if (biggerIndex < lastIndex) {
                     // 如果右子节点的值较大
                     if (data[biggerIndex].compareTo(data[biggerIndex + 1]) < 0) {
                         // biggerIndex总是记录较大子节点的索引
                         biggerIndex++;
                     }
                 }
                 // 如果k节点的值小于其较大子节点的值
                 if (data[k].compareTo(data[biggerIndex]) < 0) {
                     // 交换它们
                     swap(data, k, biggerIndex);
                     // 将biggerIndex赋给k，开始while循环的下一次循环，
                     // 重新保证k节点的值大于其左、右子节点的值。
                     k = biggerIndex;
                 } else {
                     break;
                 }
             }
         }
     }

     //-----冒泡排序法 时间复杂度O(n^2)-----
     public void bubbleSort(T[] data){
         int i,j;
         for(i=0;i<data.length-1;i++){
             for(j=0;j<data.length-i-1;j++){
                 if(data[j].compareTo(data[j+1]) > 0){
                     swap(data,j+1,j);
                 }
             }
         }
     }

     //-----选择排序法 时间复杂度O(n^2)-----
     public void selectSort(T[] data){
         int i,j;    

         for(i=0;i<data.length-1;i++){
             for(j=i+1;j<data.length;j++){
                 if (data[i].compareTo(data[j]) > 0){
                     swap(data,i,j);
                 }
             }
         }
     }

     //-----快速排序法  时间复杂度为O(log2n)-----
     public void quickSort(T[] data){
         subQuickSort(data,0,data.length-1);
     }

     private void subQuickSort(T[] data,int start,int end){
         if( start < end ){
             //以第一个元素作为分界值
             T base = data[start];
             //i从左边开始搜索大于分界值元素的索引
             int i = start;
             //j从右边开始搜索小于分界值元素的索引
             int j = end + 1;
             while(true){
                 //左边跳过比base小的元素
                 while(i < end && data[++i].compareTo(base) <= 0);
                 //右边跳过比base大的元素
                 while(j > start && data[--j].compareTo(base) >= 0);

                 if(j > i){
                     swap(data,i,j);
                 }else{
                     break;
                 }
             }
             //将分界值还原
             swap(data,start,j);

             //递归左边序列
             subQuickSort(data,start,j-1);
             //递归右边序列
             subQuickSort(data,j+1,end);
         }
     }

     //-----插入排序法 时间复杂度O(n^2)-----
     public void insertSort(T[] data){
         int arrayLength = data.length;

         for(int i=1;i<arrayLength;i++){
             //当整体后移时保证data[i]的值不会丢失
             T tmp = data[i];
             //i索引处的值已经比前面所有值都大,表明已经有序,无需插入
             //i-1处索引之前的数值已经有序,i-1处索引处元素的值也是最大值
             if(data[i].compareTo(data[i-1]) < 0){
                 int j = i-1;
                 //整体后移一个
                 while(j>=0 && data[j].compareTo(tmp) > 0){
                     data[j+1] = data[j];
                     j--;
                 }
             data[j+1] = tmp;
             }
         }
     }

     //-----折半插入排序法 时间复杂度-----
     public void binaryInsertSort(T[] data) {
         int arrayLength = data.length;

         for (int i = 1; i < arrayLength; i++) {
             if (data[i - 1].compareTo(data[i]) > 0) {
                 // 缓存i处的元素值
                 T tmp = data[i];

                 // 记录搜索范围的左边界
                 int low = 0;
                 // 记录搜索范围的右边界
                 int high = i - 1;

                 while (high >= low) {
                     // 记录中间位置
                     int mid = (high + low) / 2;
                     // 比较中间位置数据和i处数据大小，以缩小搜索范围

                     if (tmp.compareTo(data[mid]) > 0) {
                         low = mid + 1;
                     } else {
                         high = mid - 1;
                     }
                 }
                 // 将low~i处数据整体向后移动1位
                 for (int j = i; j > low; j--) {
                     data[j] = data[j - 1];
                 }
                 data[low] = tmp;

             }
         }
     }

     //-----希尔排序法 时间复杂度O(nlogn)O(n^2)具体看h的值-----
     public void shellSort(T[] data){
         int arrayLength = data.length;
         //h保存可变增量

         int h = 1;
         while(h<=arrayLength/3){
             h = h * 3 + 1;
         }

         while(h > 0){
             //System.out.println(Arrays.toString( data )+"h="+h);

             for(int i=h;i<arrayLength;i++){
                 //当整体后移时,保证data[i]的值不丢失
                 T tmp = data[i];
                 //i索引处的值已经比前面所有的值大
                 //(i-1索引之前的值已经有序的,i-1索引处元素的值就是最大值)
                 if(data[i].compareTo(data[i-h]) < 0){
                     int j = i-h;
                     //整体后移一格
                     while(j>=0 && data[j].compareTo(tmp) > 0){
                         data[j+h] = data[j];
                         j-=h;
                     }

                     //最后将tmp值插入合适的位置
                     data[j+h] = tmp;
                 }
             }
             h = (h-1)/3;
         }

     }

     //-----归并排序法 时间复杂度为O(nlog2n)-----
     public void mergeSort(T[] data){
         subMergeSort(data,0,data.length-1);
     }

     private void subMergeSort(T[] data,int left,int right){
         if(right > left){
             //找出中间索引
             //System.out.println(  Arrays.toString(data) );
             int center = (left + right)/2;
             //对左边数组进行递归
             subMergeSort(data,left,center);
             //对右边数组进行递归
             subMergeSort(data,center+1,right);
             //合并
             merge(data,left,center,right);
         }
     }

     @SuppressWarnings("unchecked")
     private void merge(T[] data, int left, int center, int right) {
         Object[] tmpArr = new Object[data.length];
         int mid = center + 1;
         // third记录中间处索引
         int third = left;
         int tmp = left;

         while (left <= center && mid <= right) {
             // 从两个数组中取出最小的放入中间数组
             if (data[left].compareTo(data[mid]) <= 0) {
                 tmpArr[third++] = data[left++];
             } else {
                 tmpArr[third++] = data[mid++];
             }
         }

         // 剩余部分依次放入中间数组
         while (mid <= right) {
             tmpArr[third++] = data[mid++];
         }
         while (left <= center) {
             tmpArr[third++] = data[left++];
         }

         // 将中间数组的内容复制拷回原数组
         // (原left~right范围内德内容被复制回原数组)
         while (tmp <= right) {
             data[tmp] = (T) tmpArr[tmp++];
         }
     }

     public static void main(String[] args) {
         // TODO Auto-generated method stub

     }

 }